随着科技和经济的飞速发展,建立一种全方位的,兼具实时性、高效性和准确性的交通信息采集系统势在必行,基于视频技术的交通流采集系统因其相对较小的投入和良好的发展前景而成为交通领域科研的前沿课题。当前主流的交通流视频处理技术存在着实时性、抗干扰能力差以及运算量大等问题。本文主要针对基于视频图像处理的车辆检测技术展开工作,针对目前常规方法中出现的主要问题来进行改进和提出一些新的检测方法。得到了一套运算量相对较小,准确度高的基于视频技术的交通流检测系统。进行如下的研究工作：第一、检测中目标车辆常常伴随着运动阴影,阴影问题是视频图像处理中的一个难点,它的存在会造成错检。本文首先从阴影去除的方面入手,提出一种新的多层图像融合的方法去除阴影问题。第二、针对车辆运行中本身所具有的特点,设计一种新的车辆跟踪方法,通过车辆运动的帧间运动向量,用当前帧的车速和加速度来预测未来帧的车速,并结合车辆跟踪区域的外形特点信息来进行验证匹配,最终实现车辆跟踪。第三、设计一种车速检测的方法,这种方法只需知道车辆在不同时刻在图像中所处的位置,而无需中间大量的运算,便可准确的算出其在实际中的距离,距离除以车辆位移所花去的时间便得到了车速。第四、实现车流量的检测,设计一种检测带技术的车流量视频检测的方法,其中还用到改进型的背景差法。另外综合考虑车辆跟踪的算法用以判定在计数时前后是否是同一辆车的问题。